我的第一个问题，我会尽量不把事情搞砸:)出于学习目的，我正在4节点集群上安装Hadoop2.9.0。我已经按照官方ApacheHadoop2.9.0文档和一些谷歌页面开始安装/配置名称节点。我像这样编辑了位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dirfile:///apps/hdfs/namenode/datadfs.datanode.data.dirfile:///apps/hdfs/datanode/datadfs.namenode.checkpoint.dirfile:///apps/hdfs/na
ayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$jps3474ResourceManager3603NodeManager3316SecondaryNameNode3957Jps3129DataNode2975NameNodeayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/userayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/hdfsdfs-mkdir/user/ayushayush@ayush-Inspiron-3521:~/apps/h260$bin/h
我正在尝试使用MultipleOutputs来更改reducer中的输出文件名。我正在使用oozie工作流来运行mapreduce作业。我找不到在oozie工作流中添加以下属性的方法-MultipleOutputs.addNamedOutput(job,"text",TextOutputFormat.class,Text.class,Text.class);因为它是ooziemapreduce操作，所以我没有驱动程序类放在上面的代码。 最佳答案 答案就在方法的源代码中。来自hadoopcore1.2.1jar/**/publicst
我已经将hadoop集群的mapred_map_tasks_max配置为6，正如预期的那样，我看到在启动PIG作业时有6个mapred进程在运行。然而，我有点惊讶地看到其中一些进程的CPU使用率超过100%，有时甚至达到1000%+。mapreduce是否默认为多线程？这会不会是Pig本身的问题？我在网上只能找到一些关于设置(mapred.map.runner.class)的信息，但这似乎并没有设置为多线程。谢谢。PIDUSERPRNIVIRTRESSHRS%CPU%MEMTIME+命令2630mapred20053.4g2.8g12mS218.14.51:17.32java2553m
我们知道，new需要将所有需要的类打包到job-jar中并上传到服务器。它太慢了，我想知道是否有一种方法可以指定第三方jar包括执行map-red作业，这样我就只能在没有依赖项的情况下打包我的类。PS(我发现有一个“-libjar”命令，但我不知道如何使用它。这是链接http://blog.cloudera.com/blog/2011/01/how-to-include-third-party-libraries-in-your-map-reduce-job/) 最佳答案 那些叫做genericoptions.因此，为了支持这些，您
我正在阅读有关Hadoop的书，其中提到了脚本start-mapred.sh。我下载了最新版的Hadoop，里面没有start-mapred.sh脚本。我看到有start-yarn.sh但它会启动JobTracker和TaskTracker组件吗？ 最佳答案 Yarn是MapReduce的下一个版本，它不使用作业和任务跟踪器，而是使用资源管理器来完成它的工作。对于MRv1，使用2.3.0版本的hadoop。同样的程序也可以使用Yarn运行。启动hadoop只需使用start-all.sh或start-dfs.sh和start-yar
我是hive的初学者，当我启动spark作业并从hive读取数据时发生了一些事情(找不到表)。我没有在$SPARK_HOME/conf中设置hive-site.xml吗？提交spark作业命令在这里bin/spark-submit--masterlocal[*]--driver-memory8g--executor-memory8g--classcom.ctrip.ml.client.Client/root/GitLab/di-ml-tool/target/di-ml-tool-1.0-SNAPSHOT.jar 最佳答案 在您的Hi
我正在尝试运行spark作业，但在尝试启动驱动程序时出现此错误:16/05/1714:21:42ERRORSparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.io.FileNotFoundException:Addedfilefile:/var/lib/mesos/slave/slaves/0c080f97-9ef5-48a6-9e11-cf556dfab9e3-S1/frameworks/5c37bb33-20a8-4c64-8371-416312d810da-0002/executors/driver-20160517142123-018
我在服务器上运行mapreduce作业，但不断收到此错误:Containerkilledonrequest.Exitcodeis143Containerexitedwithanon-zeroexitcode143Containerisrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage:1.0GBof1GBphysicalmemoryused;2.7GBof2.1GBvirtualmemoryused.Killingcontainer.当然我已经阅读了所有可能的资源并且我知道我需要在这些文件中设置配置:mapred-site.xml\\yar
我正在尝试在MapReduce中试验这个参数，但我有一些问题。这是否符合HDFS中的大小(无论是否压缩)？还是解压后的？我猜是前者，但只是想确认一下。 最佳答案 仅当您的输入格式支持拆分输入文件时才会使用此参数。常见的压缩编解码器(如gzip)不支持拆分文件，因此将被忽略。如果输入格式确实支持拆分，那么这与压缩后的大小有关。 关于hadoop-mapred.min.split.size，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
